Stats iQでのText iQの分析
Stats iQでのText iQの分析について
自由記述回答が、より定量的なデータとどのように関連しているのかを確認したいと考えたことはありますか?例えば、フィードバックに「使いやすさ」と回答する顧客も、モバイルアプリに言及する可能性が高いでしょうか。サポートチームに言及する顧客のセンチメントが高くなる傾向がある場合、顧客は会社全体で NPS 評価を高くする可能性も高まりますか。これらの質問に回答するために、トピックやセンチメントなどのText iQ変数をStats iQで分析できます。
ヒント:この機能は、CXダッシュボードでStats iQでも利用できます。アンケート固有データとダッシュボード全体のText iQデータは、どちらもCXダッシュボードのStats iQで分析できます。
ヒント:Text iQを変更する場合(新しいトピックの追加など)、これらの更新がStats iQで同期されるまでに時間がかかる場合があります。
Stats iQと互換性のあるText iQ変数
Stats iQは、次のText iQ変数と互換性があります。
- トピック:トピックは、分析したい自由回答で取り上げたテーマです。トピックは、回答者がフィードバックで何に対処したかを把握できるように、回答を分類またはタグ付けする手段です。Stats iQにインポートすると、Text iQで作成されたトピックごとにトピック変数があります。この変数はチェックボックスの変数タイプです。
ヒント:アンケートの疲れを軽減:プログラムのあらゆる側面について尋ねるのではなく、回答者が最も重要な部分を持ち出すようにします。フィードバック中に回答者によって発生したトピックを分析することで、回答者に尋ねる必要がある個別の質問の数を減らすことができます。
- 親トピック: 親トピックは他のトピックに対する一種の傘下として機能する。たとえば、レストランには料理ごとに別々のトピックがあり、それらすべてのトピックを “メニュー” 親トピックの下にネストすることができます。Stats iQにインポートすると、作成した親トピックごとに親トピック変数があります。この変数はチェックボックスの変数タイプです。
ヒント:階層トピックを使用している場合、このフィールドは不要になります。代わりに、トピック階層レベルフィールドを使用してください。
- トピック階層レベルのフィールド: 階層トピックを使用している場合、レベル 1 から 5 のトピックに対応する 5 つのフィールド (例: トピック階層レベル 3)。各フィールドには、そのレベルのトピックのリストが含まれます。各変数は、チェックボックス変数タイプです。
- 感情:回答が[ポジティブ]、[ネガティブ]、[中立]、[混合]のいずれかになります。感情は、回答に表示されるトピックごと、および回答全体に対して利用可能です。この変数はカテゴリ変数タイプです。
- 感情スコア: これは、コメントのセンチメントに対する -2 から +2 のスコアです。例えば、「I love Love LOVE Your COMPANY!スコアは +2 になります。「私はあなたの会社をやっつける!」など、非常にネガティブな反応-2 になります。A 0 は中立スコアです。この変数は数値型です。
これらの変数をStats iQに取り込むには、それらの変数が存在している必要があります。Text iQを開いて回答を分析してください。
Text iQ変数の分析
テキスト分析を実施し、すべての新しい回答がStats iQにロードされていることを確認
したら、他のすべての変数と同様にText iQ変数を分析できます。テキスト変数の記述、他の変数への変数の関連付け、回帰の実行、ピボットテーブルやクラスタの構築のいずれを選択する場合でも、テキスト変数はワークスペース内の他のデータポイントと同様に柔軟です。
サンプル分析
- トピックを重要な出力変数に関連付けます。
例:「カスタマーサポート」というトピックに言及する人は、全体的な満足度スコアが低い傾向があります。これは、カスタマーサポートが会社全体 CSAT に非常に大きな影響を及ぼしていることを意味し、この領域でどのような変更を行うことができるかを調査する必要があります。
- トピックを回答者またはインタラクションに関する詳細に関連付けます。
例:「エンタープライズソフトウェア」という話題に言及する人は、このトピックと特定の年齢や所得人口統計変数の高い相関関係が示すように、若く、豊かになる傾向がある。例:シアトルの店頭で買い物した人は「品質が低い」と頻繁に言及しているが、ダラスロケーションで買い物した人たちはそうではない。これは、シアトル店がダラス店にはないことに変更があることを意味している。
- トピックを時間に関連付けます。トピックの言及は、時間の経過とともに広がりつつあるでしょうか。
- トピックを他のトピックに関連付けます。
例:「待ち時間」トピックが「ドライブスルー」トピックに関連付けられている場合、問題を解決するために別のアクションを取ることになるでしょう。「待機時間」が「店内食事」トピックに関連している場合などです。